构建一个风险预测模型,用于检测重症监护后综合症-精神障碍
Faying Wang1,2, Jingshu Li1,2,3, Yuying Fan1,2
1Clinical Nursing Teaching Department, Second Affiliated Hospital of Harbin Medical University, Harbin, China.
Nursing in critical care
|September 12, 2023
概括
后重症监护综合征 (PICS) 影响了许多患者,增加了精神疾病的风险. 这项研究开发了一个预测模型,以识别高风险患者及时干预.
科学领域:
- 密集护理医学是密集护理的医学.
- 精神病学是一个精神病学.
- 在医疗保健中的数据科学.
背景情况:
- 后重症监护综合征 (PICS) 影响了近一半的ICU幸存者,往往导致心理问题,如焦虑,抑郁和PTSD.
- 皮克斯患者的心理健康并发症是显著的,但研究不足,缺乏有效的预测模型.
研究的目的:
- 为了确定后ICU患者精神障碍的风险因素.
- 建立和验证PICS相关心理健康问题的预测模型.
- 开发一个动态的风险评估名录.
主要方法:
- 一项涉及393名ICU患者的队列研究,随机分配到建模 (70%) 和验证 (30%) 组.
- 最小绝对缩小和选择运算符 (LASSO) 回归用于预测器选择.
- 多重后勤回归和动态名录图用于风险预测,Hosmer-Lemeshow测试和ROC曲线分析用于验证.
主要成果:
- 确定了关键的风险因素:SOFA分数,CCI,妄想持续时间,ICU抑郁分数和ICU睡眠分数.
- 预测模型表现出良好的匹配 (p=0.249) 和高的预测效率 (ROC AUC=0.860在建模组,0.848在验证组).
- 成功开发了一种动态名录,用于预测ICU后患者的精神障碍.
结论:
- 开发的预测模型作为一种有价值的工具,用于早期查高风险的ICU后患者.
- 这个模型可以促进及时实施预防性管理策略.
- 动态护理图有助于系统监测,并为有针对性的护理干预提供信息.
